進捗一覧
・DCONの提出稿作成
・CNNとMLPを学習させずに実験(続き)
・桃の中心部を切り抜いたデータを追加（データ拡張）
DCONの提出稿作成
無事、DCONに投稿した論文の採録が決まりました。
提出稿を提出したので、返信内容に沿って修正を行っていきます。
CNNとMLPを学習させずに実験(続き)
前回の実験の続きで、CNNとMLPをフリーズさせて実験を行いました。結合後のレイヤー構成を変更して8種類の実験を行いました。
Concatenateレイヤーへの入力はCNN・MLPそれぞれ直列で(None, 16)と(None, 64)、並列で(None, 1, 16)と(None, 1, 64)です。
・評価結果
| 2層追加・入力(None, 16)・直列 | 1.9498 | 2.5166 | 0.1149 |
| 2層追加・入力(None, 64)・直列 | 1.8823 | 2.5146 | 0.1162 |
| 4層追加・入力(None, 16)・直列 | 1.9001 | 2.5120 | 0.1181 |
| 4層追加・入力(None, 64)・直列 | 2.0052 | 2.7688 | -0.0715 |
| 2層追加・入力(None, 16)・並列 | 2.1273 | 2.6837 | -0.0063 |
| 2層追加・入力(None, 64)・並列 | 2.1300 | 2.6811 | -0.0046 |
| 4層追加・入力(None, 16)・並列 | 2.1316 | 2.6798 | -0.0037 |
| 4層追加・入力(None, 64)・並列 | 2.1288 | 2.6822 | -0.0055 |
全体的に評価結果は変わりませんでした。
・学習過程（例：4層追加・入力(None,64)）
直列
| 4層追加・入力(None, 64)・直列 | 2.0052 | 2.7688 | -0.0715 |
並列
| 4層追加・入力(None, 64)・並列 | 2.1288 | 2.6822 | -0.0055 |
結合後のレイヤーを4層分追加して学習過程グラフを比較した結果、並列に関して学習がうまく進んでいないことがわかりました。
桃の中心部を切り抜いたデータを追加(データ拡張)
拡張データに桃の中心部を切り抜いたデータを追加して学習を行いました。その他の条件やモデル構成は今までと同じです(2020-2023年度のデータ、モデル構成はオリジナルと同じ)。
・画像例
・評価結果
| mae | rmse | R^2 |
| 1.8497 | 2.4153 | 0.1847 |
結果としては、今までとほとんど変わりませんでした。
今後は、拡張データに追加するだけではなく、中央部のみに着目したデータのみを元にしたデータセットを用いて実験を行います。
今後の課題
・ヒストグラムの比較(準備と実験)
・桃の中心部を切り抜いたデータ（noneを置き換える)
・レジュメの準備
・修論の章立て(一通り完成)